Mateo
Full Stack Developer
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Shakers per le aziende
Collabora con un Data Scientist senior
Un data scientist certificato che trasforma il tuo storico in decisioni anticipate: definizione della metrica che conta, addestramento del modello che la anticipa e validazione documentata prima che arrivi in produzione.
Talent tech senior per il tuo progetto predittivo, con avvio in giorni e sul dato che hai già, senza ampliare il team.
- Talento certificato in competenze IA e agenti
- Fino a 3 AI Builders in 72 ore
- Modelli di collaborazione flessibili
+600
Clienti europei di diversi settori
Top 4%
Collaboriamo con il 4% del talento certificato della nostra comunità
72 ore
Incontra 3 candidati certificati in meno di 72 h
4,7/5
Soddisfazione dei nostri clienti su Trustpilot
La combinazione di talento che serve alla tua azienda
In Shakers trovi AI Engineer, Data Scientist e talento specializzato in Tech, Product e Data
Ana
DevOps Engineer
DockerCI/CDAWSAzureKubernetesTerraformAmazon Bedrock
Lucas
Backend Developer
Node.jsPythonJavaGoPHPMySQLMongoDBDocker
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Emma
Security Engineer
Burp SuiteOWASP ZAPMetasploitNmapNessusTrivySnyk
Cosa porta un Data Scientist al tuo progetto
Un data scientist trasforma i dati storici di un'azienda in decisioni anticipate: definisce la domanda di business, prepara ed esplora il dato, addestra e valida modelli predittivi e traduce il risultato in una decisione misurabile.
Lavora in Python con librerie di machine learning su dati che altri preparano: l'engineer costruisce la pipeline, l'analyst spiega cosa è successo. La frontiera: lo scientist prevede, l'analyst spiega.
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Un fornitore. Un contratto. Tracciabilità completa
Come funziona Shakers per la tua azienda
Pubblica il tuo progetto
Raccontaci il progetto, la portata, l'expertise che ti serve e quando vuoi iniziare a lavorarci.
Ricevi tre opzioni
Incrocia la tua richiesta con il talento certificato e ti presentiamo i tre AI Builders più affini.
L'ultima parola è tua
Incontra i tre specialisti e decidi con chi collaborare; del resto ci pensiamo noi.
Perché collaborare con Shakers
I vantaggi di aggiungere questo profilo con Shakers
La métrica si definisce con Python in mano
Il progetto parte dalla domanda di business: cosa si anticipa, per quale decisione e con quale criterio si giudica il modello.
Modelli con validazione documentata
Ogni consegna dice come è stato validato, su quali dati è testato e cosa fa quando esita: nessuna scatola nera in produzione.
Previsione con Python sul dato che hai
Python e statistica sul tuo storico attuale: nessuna migrazione né nuova infrastruttura prima di testare l'idea.
Capacità predittiva senza team dati
Data science a progetto, senza processo di selezione: talento certificato che entra con i tuoi accessi attuali.
Dal prototipo alla soglia: Python decide
Il modello arriva con la sua soglia: cosa fare quando prevede sì, cosa quando esita, e chi risponde del risultato.
Analyst ed engineer al loro posto
Le frontiere con l'analyst e l'engineer si concordano all'avvio: lo scientist consuma dato preparato, non assorbe la pipeline.
Qual è la differenza tra data scientist e data analyst?
L'analyst spiega cosa è già successo con i dati misurati; lo scientist addestra modelli che anticipano il futuro. Molti progetti partono analyst e crescono scientist.
Quanto costa una collaborazione con un Data Scientist?
Lo fisce il perimetro: complessità del modello, qualità e volume dello storico e soglia di decisione da accompagnare. Il budget si chiude a progetto prima di partire.
Di cosa ha bisogno un data scientist per partire?
Accesso allo storico, una sessione per definire la metrica di business e il criterio di successo del modello. Con questo, la prima esplorazione con dati reali arriva in giorni.
Data scientist esterno o team interno?
L'esterno va bene per un progetto predittivo circoscritto con uno storico esistente; l'interno, quando i modelli diventano prodotto. Molte iniziano esterno e decidono dopo.
I progetti predittivi si possono fare in remoto?
Quasi tutto: lo storico vive nel cloud e le sessioni con il team si fanno in remoto. Solo la fase di definizione chiede a volte presenza.
In quanto tempo un primo modello validato?
Con accesso e una sessione di perimetro, il primo prototipo con dati reali arriva in giorni. La validazione completa si consolida per fasi.
Cosa si consegna nelle prime settimane
La definizione della metrica da prevedere, il primo modello con validazione documentata e la soglia di decisione concordata: cosa si fa quando il modello dice sì, e cosa quando esita.
641 offerte citano data scientist
641 offerte tech attive in Italia citano data scientist, secondo l'analisi di mercato di Shakers (n=20.378, settembre 2026). Il ruolo guida la famiglia Data, e Python è la skill più richiesta.
Dove finisce il data scientist
Consuma dati preparati e restituisce modelli: non amministra la pipeline né spiega il passato. Se il dato non arriva con qualità, il ruolo è data engineer; se manca spiegare, data analyst.
I titoli del mercato confondono apposta
Lo stesso profilo risponde a data scientist, ML engineer o analista avanzato. Ciò che definisce il ruolo non è il titolo: è la decisione che il modello sblocca.
Connettiti con specialisti di IA per costruire il tuo prossimo progetto
Trova specialisti in Tech, Product, Data per completare il tuo team
Data Analyst
Spiega cosa è successo con i dati misurati: il tuo modello prevede sulla stessa base e con la stessa definizione di KPI.
Data Engineer
Costruisce la pipeline che porta il tuo modello in produzione: senza dato affidabile in cadenza, la previsione non regge.
Backend Developer
Le API che espongono il tuo modello al prodotto: quando la previsione deve rispondere in tempo reale, è lui che la serve.
Esperto Python
Gli script che muovono e preparano lo storico quando l'ETL standard non raggiunge il volume del progetto.
Il talento IA che ti serve Certificato da Shakers
Ti presentiamo tre AI Builders ready_to_build in 72 ore.
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